Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
ขยายชุดทักษะการทำเหมืองข้อความของคุณ
เพิ่มการวิเคราะห์ความรู้สึกลงในชุดเครื่องมือการทำเหมืองข้อความของคุณ! การวิเคราะห์ความรู้สึกถูกใช้โดยผู้ทำเหมืองข้อความในด้านการตลาด การเมือง การบริการลูกค้า และอื่นๆ ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีระบุภาษาที่เป็นบวกและลบ เจตนาทางอารมณ์ที่เฉพาะเจาะจง และสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจ คุณจะเริ่มต้นด้วยบทนำเกี่ยวกับการให้คะแนนโพลาริตีโดยใช้ฟังก์ชัน sentiment ของ qdap และจะค่อยๆ สร้างความเข้าใจเกี่ยวกับกฎของซิฟฟ์และพจนานุกรมความเป็นอัตวิสัยไปพร้อมกันใช้ Tidytext เพื่อทำการวิเคราะห์ความรู้สึก
อารมณ์ความรู้สึก และภาษาที่ใช้ในการแสดงออกนั้น มีความซับซ้อนและละเอียดอ่อน มีพื้นฐานมาจากภาษาศาสตร์ สังคมวิทยา และจิตวิทยา รวมถึงวัฒนธรรมและสแลง บทที่สองในหลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณรับมือกับความท้าทายเหล่านั้นได้ โดยใช้วงล้ออารมณ์ของ Plutchik และจัดระเบียบงานของคุณด้วย Tidytext จาก Tidyverseเสริมพลังข้อมูลเชิงลึกของคุณด้วยภาพแสดงผลการวิเคราะห์ความรู้สึก
การเปลี่ยนการวิเคราะห์ความรู้สึกของคุณให้เป็นภาพข้อมูลที่ชัดเจนจะช่วยให้คุณสร้างเรื่องราวที่ชัดเจนยิ่งขึ้นและแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกของคุณกับส่วนอื่น ๆ ของธุรกิจได้ บทที่สามของหลักสูตรนี้จะแสดงให้คุณเห็นวิธีการสร้างภาพการวิเคราะห์ความรู้สึกของคุณ และพาคุณก้าวไปไกลกว่าคลาวด์คำ เพื่อสร้างกราฟิกที่เรียบง่ายแต่ทรงพลังซึ่งถ่ายทอดเรื่องราวทั้งหมดของข้อมูลของคุณคุณจะปิดท้ายคอร์สด้วยการนำความรู้ทั้งหมดของคุณมาทดสอบผ่านกรณีศึกษา ด้วยการใช้รีวิว Airbnb คุณจะได้สำรวจว่าผู้คนมองหาอะไรจริง ๆ ในที่พักให้เช่าที่ดี
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
เร็วและตรงประเด็น: การให้คะแนน Polarity
ในบทแรก จะได้เรียนรู้วิธีใช้ฟังก์ชัน sentiment ของ qdap ที่เรียกว่า polarity()
- มาพูดถึงความรู้สึกกัน50 XP
- เริ่มเลย! แสดงภาพโพลาริตี100 XP
- ทบทวน TM (I)100 XP
- ทบทวน TM (II)100 XP
- คุณรู้จักคำศัพท์กี่คำ? กฎของ Zipf และ Subjectivity Lexicon50 XP
- Subjectivity Lexicon คืออะไร?50 XP
- สังเกตกฎของ Zipf ได้จากที่ไหน?100 XP
- การวิเคราะห์ Polarity จากข้อความจริง100 XP
- สำรวจ polarity และ lexicon ในตัวของ qdap50 XP
- เพลงแห่งความสุข!100 XP
- LOL เพลงนี้เจ๋งมาก100 XP
- Stressed Out!100 XP
2
การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบ tidytext
ในบทที่ 2 จะได้สำรวจ subjectivity lexicons จาก tidytext ทั้ง 3 ชุด จากนั้นจะใช้ inner join เพื่อให้คะแนนข้อความ
3
การสร้างภาพข้อมูลจากความรู้สึก
สร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจจากผลการวิเคราะห์ความรู้สึก
4
กรณีศึกษา: รีวิว Airbnb
ที่พักของคุณเหมาะสำหรับการเช่าไหม? ผู้คนมองหาอะไรในที่พักที่ดี?
R
การวิเคราะห์ความรู้สึกใน R
เรียนจบแล้ว

